Deney Tasarm Deneysel Tasarm u u u Deneysel

Deney Tasarımı

Deneysel Tasarım u u u Deneysel tasarım deneydeki bağımsız değişkenlerin ne şekilde değiştirileceğini gösteren bir deneysel işler planıdır. Etkin bir tasarım en az işle en fazla bilgiyi edinmeyi sağlar. Çok çeşitli tasarımlar mevcuttur: – – – – – Her Defada Tek Etken (HDTE), OFAT (one factor at a time) Eşleştirilmiş karşılaştırma İki seviyeli etkensel Kısmı Etkensel Latin Kareler Graceo-Latin Kareler Box-Behnken Plackett-Burman Taguchi

Amaçlar u u Deneyin amacı nasıl bir deney tasarımı yapmanız gerektiğini belirler. Bunun için yaptığınız deneylerle aşağıdaki üç çift sorudan hangisine yanıt aradığınızı belirlemelisiniz. – 1 a. Hangi fonksiyon sisteminizin çıktısı y’yi en iyi şekilde tanımlar? – 1 b. Sürece dahil olan girdileri değiştirdiğinizde y bundan nasıl etkileniyor? – 2 a. Mekanistik model y = xa modelindeki a’nın değeri kaçtır? – 2 b. [x 1, x 2] aralığında hangi polinom süreci tanımlar? – 3 a. Süreci etkileyen olası etmenlerden hangisi önemli? – 3 b. Ön testlerde önemli olduğu bulunan iki etkenin değeri değiştirilirse ortaya çıkan etkinin büyüklüğü nedir?

Deney Tasarım İlkeleri u Karşılaştırma İlkesi u Yineleme İlkesi u Rassallık İlkesi u Bölüklere Ayırma (Blocking) İlkesi

İyi bir deney tasarımı nasıl olmalı? u Temel ilkelere bağlı kalınmalı u Basit olmalı u Esnek olmalı u Sağlam olmalı u Uydurulan modelin uygunluğunu denetleyen kontrollere sahip olmalı

İyi ve Kötü Tasarım Örnekleri

Her Defada Tek Etken Yaklaşımı (Biri Sabit Diğerleri Değişken) u Mühendislik uygulamalarında bir değişkeni değiştirip diğer hepsini sabit tutarak etkiler incelenir ancak bu yol hem daha çok deney ister hem de etkenler arasındaki etkileşimin bulunmasına izin vermez. O nedenle HDTE yaklaşımı yerine deneysel tasarım yaklaşımı tercih edilmelidir.

Deney Tasarımının HDTE Yaklaşımıyla Kıyaslanması Elde edilen bilgi miktarı için daha az kaynak (zaman, kimyasal vb) u Her etkenin hesaplanan etkileri daha hassas. u Etkenler arasındaki etkileşim tahmin edilebilir. u Etkenler düzleminin daha geniş bir alanına dair daha çok bilgi edinilir. Bu sayede optimizasyon daha etkin şekilde yapılabilir. u

HDTE Yaklaşımı, Örnek u Yağ-su emülsiyonunu ferric chloride ve sülfürik asit kullanarak ayırmak için en iyi işletme şartlarını bulmaya yönelik jar testleri yapıldığını varsayın. u Başlanıçtaki yağ konsantrasyonu = 5000 mg/l u Test şartları ve kalan yağ miktarları:

HDTE Yaklaşımı, Örnek 1, 3 g/l’lik Fe. Cl 3 en iyi sonucu veriyor. Bu durumda ikinci seferde, Fe. Cl 3 konsantrasyonu 1, 3 g/l’de sabit tutularak farklı sülfürik asit konsantrasyonlarında ikinci set ölçümler yapılıyor. Bu sonuçlara göre en iyi kombinasyonun Fe. Cl 3 1, 3 g/l ve H 2 SO 4 0, 1 g/l konsantrasyonları olacaktır. Yapılan 8 deney sonucuyla bulunan bu kombinasyon gerçekten en iyi ayrışmayı sağlıyor mu?

HDTE Yaklaşımı, Örnek Yapılan 8 deney sonucuyla bulunan bu kombinasyon gerçekten en iyi ayrışmayı sağlıyor mu? HAYIR

Deney Tasarımı Yaklaşımı , Örnek İki seviyede, iki etmenli iki aşamalı (toplam 8 deney) ile optimum bölge doğru bir şekilde belirlenebilir.

Her Defada Tek Etken Yaklaşımı u HDTE ancak aşağıdaki koşullarda kullanılabilir: – Bir etkenle sistemin yanıtı arasında fonksiyonel bir ilişki geliştirmek isteniyorsa ve etkenler arası etkileşimin önemsiz olduğu biliniyorsa – Sadece tek önemli bir etken varsa

Farklı Deney Tasarımları

Farklı Deney Tasarımları u Tekrarlı Tasarım